铅笔道作者 | 阿欣
近日，比特智路宣布完成 5 亿元人民币 Pre-A 轮融资。
这是比特智路既 2024 年天使轮、2025 年 1 月天使 + 轮融资之后，完成的第三轮融资。
在如此短的时间内连续获得大额融资，比特智路究竟有着怎样的实力？
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比特智路成立于 2023 年 6 月，总部位于北京海淀，致力于解决人工智能（AI）基础设施中网络可扩展性与通信效率的核心瓶颈。
通俗而言，其技术类似" AI 算力的高速公路建设者"——当企业需要部署成千上万张 GPU 或 AI 芯片时，如何让这些硬件高效协同、避免"堵车"成为关键。
比特智路通过自主研发的端到端解决方案，全方位覆盖数据中心网络架构优化、机器学习系统适配及芯片级硬件设计等领域。其目标是将 AI 基础设施规模扩展至百万级芯片互联，大幅降低通信延迟，提升算力利用率。
从客户方面来看，它的主要客户为那些需要大规模 AI 算力的科技企业、云计算服务商及高端制造业。
这些用户面临的核心问题是：随着 AI 模型复杂度提升，传统网络架构难以支撑超大规模芯片集群的高效通信，导致算力资源浪费和训练成本激增，而比特智路的产品恰好能精准地解决这些难题。
02
比特智路的创始人是前字节跳动 AILab 总监郭传雄先生。他毕业于国防科大。
在加入字节跳动之前，他是微软研究院的研究员，在微软云计算部门 Azure Networking 从事研发工作。
在微软任职期间，他感受到全球云服务商对高性能网络技术的高度依赖，也察觉到中国在 AI 基础设施底层技术上的短板。
后来，在字节跳动，郭传雄作为 Infra 一把手，创立了字节跳动机器学习系统、数据中心网络、硬件加速等部门。
凭借在网络架构方面的突出贡献，他入选 IEEE Fellow（电气电子工程师学会会士）。
另一位联合创始人罗腊咏先生，毕业于中科大电子工程与信息科学系。
他曾先后任职于微软亚洲研究院和腾讯网络平台部，之后在字节芯片团队负责 FPGA NIC 项目。
2023 年，郭传雄看到了 AI 网络在可扩展性和通信效率方面的巨大挑战，离职创业，决心打造 "中国版 Mellanox "，解决行业痛点，提升中国在 AI 网络基础设施领域的竞争力。
同年 6 月，郭传雄与罗腊咏一拍即合，共同创立了比特智路。
他们的目标十分明确：在西方技术封锁的大背景下，打造国产化的高性能网络技术，对标英伟达收购的 Mellanox（全球领先的 InfiniBand 和以太网解决方案商），解决中国 AI 算力"卡脖子"问题。
在融资方面，2023 年 11 月，该公司就获得了红杉中国、真格基金、奇绩创坛的投资；2024 年完成天使轮融资，投资方包括德同资本、国富绿景创投等；2025 年 1 月完成天使 + 投资，由德同资本、富华资本 GRC、风投侠共同投资。
今年 2 月 17 日，该公司再次获得 5 亿元人民币融资，短短一年时间就完成了三轮融资。
03
AI 网络行业的发展经历了从萌芽到兴起再到快速崛起的过程。
早期，随着 AI 技术概念的提出，相关的网络需求开始萌芽。但由于当时技术水平有限，行业发展较为缓慢。
后来，随着语音识别、图像识别等 AI 应用场景逐渐增多，对 AI 网络的要求也越来越高，行业由此开始兴起。
近年来，深度学习等技术爆发，大规模 AI 计算需求呈井喷式增长，AI 网络行业迎来了快速崛起的黄金时期。
然而，行业在快速发展的同时，也暴露出诸多痛点。其中，网络可扩展性差和通信效率低的问题尤为突出。
传统以太网架构难以支撑超万级芯片互联，数据在 GPU 间传输延迟高，导致算力利用率不足 50%。
比如在大规模 GPU 集群中，连接卡的性能限制使得数据传输缓慢，严重影响了 AI 运算效率。
不过，挑战背后往往也隐藏着巨大的机遇。
据行业预测，全球 AI 基础设施市场规模 2025 年将突破 5000 亿美元，年复合增长率超 30%。其中网络设备占比约 15%，而中国市场增速更是领先全球。
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在这个赛道上，行业呈现"双轨竞争"的格局：国际巨头（英伟达、英特尔）垄断高端市场，国内企业如华为、寒武纪侧重芯片设计，网络技术领域尚未形成头部企业。
在这样的竞争环境下，比特智路选择了差异化定位，成为"垂直整合者"。
它不仅提供硬件（智能网卡），还优化软件栈。而且，比特智路的团队兼具互联网大厂与芯片研发基因，这让它在技术研发和产品应用上具备独特的优势。
AI 基础设施行业正处于前所未有的技术变革浪潮之中。
IDC 发布的数据显示，2023 年全球 ICT（信息与通信技术）市场总投资规模接近 4.9 万亿美元，并有望在 2028 年增至 6.6 万亿美元，五年复合增长率为 6.3%。
2024 年中国人工智能行业市场规模达 7470 亿元，同比增长 41.0%，预计 2025 年规模达到 10457 亿元，占全球比重达 20.9%。
此外，智能制造业、智能金融、智慧医疗、交通、教育等 AI 应用场景的不断丰富，也将进一步加速这一行业的高速发展。
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